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J-GLOBAL ID：202102250505153835   整理番号：21A2437513

生成敵対ネットワークを用いた高分解能光学とSAR画像の融合による雲除去【JST・京大機械翻訳】

Cloud Removal with Fusion of High Resolution Optical and SAR Images Using Generative Adversarial Networks

著者 (5件)： Gao Jianhao (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Yuan Qiangqiang (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Li Jie (School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhang Hai (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Su Xin (School of Remote Sensing and Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 1  ページ： 191  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雲の存在は,光学リモートセンシング画像における欠測情報に寄与する主な要因の一つであり,地球観測のためのそれらの更なる応用を制限し,雲に起因する欠測情報を再構成する方法は,大きな関心事である。畳み込みニューラルネットワークモデルと不均一情報融合思考に基づく画像対画像変換作業に触発されて,本論文では新しいクラウド除去法を提案した。このアプローチを2つのステップに大まかに分割できる:第一段階では,特別に設計した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,合成開口レーダ(SAR)画像を物体対オブジェクト方式でシミュレートした光学画像に変換する。第2ステップでは,SAR画像と雲によって崩壊した光学画像と共にシミュレートした光学画像を融合し,特定の損失関数を持つ生成敵対ネットワーク(GAN)によって崩壊領域を再構成した。第1ステップと第2ステップの間で,シミュレートした光学画像のコントラストと輝度を,モデルをよりロバストにするためにランダムに変更した。2つのシミュレーション実験および1つの実データ実験を行い,Sentinel1/2,GF2/3および空中SAR/光学データに対する提案した方法の有効性を確認した。結果は,提案方法が補助データとしてSAR画像を使用する最先端のアルゴリズムより優れていることを証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コントラスト ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  輝度 ,  光学画像 ,  *高分解能 ,  画像変換 ,  合成開口レーダ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *SAR画像 ,  地球観測 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  雲除去 ,  SAR ,  GAN ,  情報融合

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (39件)：

• Ju, J.; Roy, D.P. The availability of cloud-free landsat etm plus data over the conterminous United States and globally. Remote Sens. Environ. 2008, 112, 1196-1211.
• Shen, H.; Li, X.; Cheng, Q.; Zeng, C.; Yang, G.; Li, H.; Zhang, L. Missing information reconstruction of remote sensing data: A technical review. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 2015, 3, 61-85.
• Wang, L.; Qu, J.J.; Xiong, X.; Hao, X.; Xie, Y.; Che, N. A new method for retrieving band 6 of aqua modis. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2006, 3, 267-270.
• Rakwatin, P.; Takeuchi, W.; Yasuoka, Y. Restoration of aqua modis band 6 using histogram matching and local least squares fitting. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2009, 47, 613-627.
• Shen, H.; Zeng, C.; Zhang, L. Recovering reflectance of aqua modis band 6 based on within-class local fitting. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2011, 4, 185-192.

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対 ,  高分解能 ,  光学 ,  SAR画像 ,  融合 ,  雲